tensorflow(二)
使用图来表示计算任务
在被称之为session的上下文中执行图
使用tensor表示数据
通过变量来维护状态
使用feed和fetch可以为任意的操作复制或者从其中获取数据
tensorflow是一个编程系统,使用图来表示计算任务,图中的节点称之为op,一个op获得0个或多个tensor,执行计算,长生0个或多个tensor,tensor看作是一个n维的数组或列表。图必须在会话里启动。
import tensorflow as tf
state = tf.Variable(0,name='counter')
new_value = tf.add(state,1)
update = tf.assign(state,new_value)
init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
print(sess.run(state))
for _ in range(5):
sess.run(update)
print(sess.run(state))
batch_size = 100
n_batch = mnist.train.num_examples //batch_size x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10])) prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - prediction)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(loss)
softmax函数
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